Important: Read this before posting to this forum

  1. This forum is for questions related to the use of Apollo. We will answer some general choice modelling questions too, where appropriate, and time permitting. We cannot answer questions about how to estimate choice models with other software packages.
  2. There is a very detailed manual for Apollo available at http://www.ApolloChoiceModelling.com/manual.html. This contains detailed descriptions of the various Apollo functions, and numerous examples are available at http://www.ApolloChoiceModelling.com/examples.html. In addition, help files are available for all functions, using e.g. ?apollo_mnl
  3. Before asking a question on the forum, users are kindly requested to follow these steps:
    1. Check that the same issue has not already been addressed in the forum - there is a search tool.
    2. Ensure that the correct syntax has been used. For any function, detailed instructions are available directly in Apollo, e.g. by using ?apollo_mnl for apollo_mnl
    3. Check the frequently asked questions section on the Apollo website, which discusses some common issues/failures. Please see http://www.apollochoicemodelling.com/faq.html
    4. Make sure that R is using the latest official release of Apollo.
  4. If the above steps do not resolve the issue, then users should follow these steps when posting a question:
    1. provide full details on the issue, including the entire code and output, including any error messages
    2. posts will not immediately appear on the forum, but will be checked by a moderator first. This may take a day or two at busy times. There is no need to submit the post multiple times.

NA & Inf in results

Ask questions about the results reported after estimation. If the output includes errors, please include your model code if possible.
Post Reply
houria
Posts: 5
Joined: 03 Aug 2020, 18:32

NA & Inf in results

Post by houria »

Hi
I have some serious problems with my model output and I don't know where the problem is. All of the values in the output are NA or Inf. I send you my model and its output in the following and it will be my appreciate if you help me to correct it.

This is my code:

# ################################################################# #
#### LOAD LIBRARY AND DEFINE CORE SETTINGS ####
# ################################################################# #
### Clear memory
rm(list = ls())

### Load Apollo library
library(apollo)

### Initialise code
apollo_initialise()

### Set core controls
apollo_control = list(
modelName="model1",
modelDescr ="MNL model for pattern",
indivID="personid"
)

# ################################################################# #
#### LOAD DATA AND APPLY ANY TRANSFORMATIONS ####
# ################################################################# #

database = read.csv("E:/houria/final codes/var&availnew.csv",header=TRUE)
matP=read.csv("E:/houria/final codes/matp.csv",header=TRUE)

# ################################################################# #
#### DEFINE MODEL PARAMETERS ####
# ################################################################# #

apollo_beta=c(a2=0,b2=0,c2=0,d2=0,e2=0,f2=0,g2=0,b3=0,b4=0,b5=0,b6=0,b7=0,b8=0,b9=0,b10=0,b11=0,b12=0,b13=0,b14=0,b15=0,b16=0,b17=0,b18=0,b19=0,b20=0,b21=0,b22=0,b23=0,b24=0,h2=0,i2=0,k1=0,n1=0,p10=0,a3=0,c3=0,d3=0,e3=0,f3=0,g3=0,h3=0,i3=0,k2=0,n2=0,p11=0,a4=0,c4=0,d4=0,e4=0,f4=0,g4=0,h4=0,i4=0,k3=0,n3=0,p12=0,a5=0,c5=0,d5=0,e5=0,f5=0,g5=0,h5=0,i5=0,k4=0,n4=0,p13=0,a6=0,c6=0,d6=0,e6=0,f6=0,g6=0,h6=0,i6=0,k5=0,n5=0,p14=0,a7= -20,c7=0,d7=0,e7=0,f7=0,g7=0,h7=0,i7=0,k6=0,n6=0,p15=0,a8=-20,c8=0,d8=0,e8=0,f8=0,g8=0,h8=0,i8=0,k7=0,n7=0,p16=0,a9=0,c9=0,d9=0,e9=0,f9=0,g9=0,h9=0,i9=0,k8=0,n8=0,p17=0,a10=0,c10=0,d10=0,e10=0,f10=0,g10=0,h10=0,i10=0,m1=0,n9=0,p18=0,a11=0,c11=0,d11=0,e11=0,f11=0,g11=0,h11=0,i11=0,m2=0,n10=0,p19=0,a12=0,c12=0,d12=0,e12=0,f12=0,g12=0,h12=0,i12=0,m3=0,n11=0,p20=0,a13=0,c13=0,d13=0,e13=0,f13=0,g13=0,h13=0,i13=0,m4=0,n12=0,p21=0,a14=0,c14=0,d14=0,e14=0,f14=0,g14=0,h14=0,i14=0,m5=0,n13=0,p22=0,a15=0,c15=0,d15=0,e15=0,f15=0,g15=0,h15=0,i15=0,m6=0,n14=0,p23=0,a16=0,c16=0,d16=0,e16=0,f16=0,g16=0,h16=0,i16=0,m7=0,n15=0,p24=0,a17=0,c17=0,d17=0,e17=0,f17=0,g17=0,h17=0,i17=0,m8=0,n16=0,p25=0,a18=0,c18=0,d18=0,e18=0,f18=0,g18=0,h18=0,i18=0,m9=0,n17=0,p26=0,a19=0,c19=0,d19=0,e19=0,f19=0,g19=0,h19=0,i19=0,m10=0,n18=0,p27=0,a20=0,c20=0,d20=0,e20=0,f20=0,g20=0,h20=0,i20=0,
m11=0,n19=0,p28=0,a21=0,c21=0,d21=0,e21=0,f21=0,g21=0,h21=0,i21=0,m12=0,p1=0,p29=0,a22=0,c22=0,d22=0,e22=0,f22=0,g22=0,h22=0,i22=0,m13=0,p2=0,p30=0,a23=0,c23=0,d23=0,e23=0,f23=0,g23=0,h23=0,i23=0,m14=0,p3=0,p31=0,a24=0,c24=0,d24=0,e24=0,f24=0,g24=0,h24=0,i24=0,m15=0,p4=0,p32=0,m16=0,p5=0,m17=0,p6=0,m18=0,p7=0,m19=0,p8=0,m20=0,p9=0,C1=0,C2=0,C3=0,C4=0,C5=0,C6=0,C7=0,C8=0,C9=0,C10=0,C11=0,C12=0,C13=0,C14=0)

apollo_fixed=c("k4","k7","k8","m1","p25","p2","m14","p7","a7","a8","a13","a14","a15","a18","a19","a20","a21","a22","a23","b11","b12","b13","b14","b15","b16","b18","b19","b20","b24","c2","c4","c5","c6","c7","c11","c12","c15","c16","c24","d2","d5","d10","d14","d15","d16","d19","d24","e5","e8","e10","e14","e15","e17","e18","e20","e24","g2","g3","g4","g5","g6","g14","g15","g16","g17","g19","g21","g22","f3","f4","f5","f11","f13","f14","f17","f19","f21","f22","f23","f24","h8","h9","h10","h11","h12","h13","h14","h15","h22","i2","i3","i5","i8","i9","i10","i11","i12","i13","i14","i15","i16","i17","i18","i19","i20","i21","i22","i23")


# ################################################################# #
#### GROUP AND VALIDATE INPUTS ####
# ################################################################# #

apollo_inputs = apollo_validateInputs()

# ################################################################# #
#### DEFINE MODEL AND LIKELIHOOD FUNCTION####
# ################################################################# #

apollo_probabilities=function(apollo_beta, apollo_inputs, functionality="estimate"){

### Attach inputs and detach after function eait
apollo_attach(apollo_beta, apollo_inputs)
on.exit(apollo_detach(apollo_beta, apollo_inputs))

### Create list of probabilities P
P = list()

### List of utilities: these must use the same names as in mnl_settings, order is irrelevant
J = 124
V = list()


for(j in 1:J){
V[[paste0("alt",j)]]=matP[j,"workip"]*(a2*X02+a3*X03+a4*X04+a5*X05+a6*X06+a7*X07+a8*X08+a9*X09+a10*X10+a11*X11+a12*X12+a13*X13+a14*X14+a15*X15+a16*X16+a17*X17+a18*X18+a19*X19+a20*X20+a21*X21+a22*X22+a23*X23+a24*X24+C1*matP[j,"work.t1"]+C2*matP[j,"work.s1"])+matP[j,"schoolip"]*(b2*X02+b3*X03+b4*X04+b5*X05+b6*X06+b7*X07+b8*X08+b9*X09+b10*X10+b11*X11+b12*X12+b13*X13+b14*X14+b15*X15+b16*X16+b17*X17+b18*X18+b19*X19+b20*X20+b21*X21+b22*X22+b23*X23+b24*X24+C3*matP[j,"school.t1"]+C4*matP[j,"school.s1"])+matP[j,"escortip"]*(c2*X02+c3*X03+c4*X04+c5*X05+c6*X06+c7*X07+c8*X08+c9*X09+c10*X10+c11*X11+c12*X12+c13*X13+c14*X14+c15*X15+c16*X16+c17*X17+c18*X18+c19*X19+c20*X20+c21*X21+c22*X22+c23*X23+c24*X24+C5*matP[j,"escort.t1"]+C6*matP[j,"escort.s1"])+matP[j,"personalip"]*(d2*X02+d3*X03+d4*X04+d5*X05+d6*X06+d7*X07+d8*X08+d9*X09+d10*X10+d11*X11+d12*X12+d13*X13+d14*X14+d15*X15+d16*X16+d17*X17+d18*X18+d19*X19+d20*X20+d21*X21+d22*X22+d23*X23+d24*X24+C7*matP[j,"personal.b.t1"]+C8*matP[j,"personal.b.s1"])+matP[j,"shopip"]*(e2*X02+e3*X03+e4*X04+e5*X05+e6*X06+e7*X07+e8*X08+e9*X09+e10*X10+e11*X11+e12*X12+e13*X13+e14*X14+e15*X15+e16*X16+e17*X17+e18*X18+e19*X19+e20*X20+e21*X21+e22*X22+e23*X23+e24*X24+C9*matP[j,"shop.t1"]+C10*matP[j,"shop.t1"])+matP[j,"mealip"]*(f2*X02+f3*X03+f4*X04+f5*X05+f6*X06+f7*X07+f8*X08+f9*X09+f10*X10+f11*X11+f12*X12+f13*X13+f14*X14+f15*X15+f16*X16+f17*X17+f18*X18+f19*X19+f20*X20+f21*X21+f22*X22+f23*X23+f24*X24+C11*matP[j,"meal.t1"]+C12*matP[j,"meal.s1"])+matP[j,"socialip"]*(g2*X02+g3*X03+g4*X04+g5*X05+g6*X06+g7*X07+g8*X08+g9*X09+g10*X10+g11*X11+g12*X12+g13*X13+g14*X14+g15*X15+g16*X16+g17*X17+g18*X18+g19*X19+g20*X20+g21*X21+g22*X22+g23*X23+g24*X24+C13*matP[j,"social.t1"]+C14*matP[j,"social.s1"])+matP[j,"NT"]*(h2*X02+h3*X03+h4*X04+h5*X05+h6*X06+h7*X07+h8*X08+h9*X09+h10*X10+h11*X11+h12*X12+h13*X13+h14*X14+h15*X15+h16*X16+h17*X17+h18*X18+h19*X19+h20*X20+h21*X21+h22*X22+h23*X23+h24*X24)+matP[j,"NS"]*(i2*X02+i3*X03+i4*X04+i5*X05+i6*X06+i7*X07+i8*X08+i9*X09+i10*X10+i11*X11+i12*X12+i13*X13+i14*X14+i15*X15+i16*X16+i17*X17+i18*X18+i19*X19+i20*X20+i21*X21+i22*X22+i23*X23+i24*X24)+k1*matP[j,"X1311"]+k2*matP[j,"X1312"]+k3*matP[j,"X1313"]+k4*matP[j,"X1321"]+k5*matP[j,"X1322"]+k6*matP[j,"X1323"]+k7*matP[j,"X1331"]+k8*matP[j,"X1332"]+
m1*matP[j,"work.t1"]*matP[j,"school.t1"]+m2*matP[j,"work.t1"]*matP[j,"escort.t1"]+m3*matP[j,"work.t1"]*matP[j,"personal.b.t1"]+m4*matP[j,"work.t1"]*matP[j,"shop.t1"]+m5*matP[j,"work.t1"]*matP[j,"meal.t1"]+m6*matP[j,"work.t1"]*matP[j,"social.t1"]+m7*matP[j,"school.t1"]*matP[j,"escort.t1"]+m8*matP[j,"school.t1"]*matP[j,"personal.b.t1"]+m9*matP[j,"school.t1"]*matP[j,"shop.t1"]+m10*matP[j,"school.t1"]*matP[j,"meal.t1"]+m11*matP[j,"school.t1"]*matP[j,"social.t1"]+m12*matP[j,"escort.t1"]*matP[j,"personal.b.t1"]+m13*matP[j,"escort.t1"]*matP[j,"shop.t1"]+m14*matP[j,"escort.t1"]*matP[j,"meal.t1"]+m15*matP[j,"escort.t1"]*matP[j,"social.t1"]+m16*matP[j,"personal.b.t1"]*matP[j,"shop.t1"]+m17*matP[j,"personal.b.t1"]*matP[j,"meal.t1"]+m18*matP[j,"personal.b.t1"]*matP[j,"social.t1"]+m19*matP[j,"shop.t1"]*matP[j,"meal.t1"]+m20*matP[j,"shop.t1"]*matP[j,"social.t1"]+n1*matP[j,"work.s1"]*matP[j,"escort.s1"]+n2*matP[j,"work.s1"]*matP[j,"personal.b.s1"]+n3*matP[j,"work.s1"]*matP[j,"shop.s1"]+n4*matP[j,"work.s1"]*matP[j,"meal.s1"]+n5*matP[j,"work.s1"]*matP[j,"social.s1"]+n6*matP[j,"school.s1"]*matP[j,"escort.s1"]+n7*matP[j,"school.s1"]*matP[j,"personal.b.s1"]+n8*matP[j,"school.s1"]*matP[j,"shop.s1"]+n9*matP[j,"school.s1"]*matP[j,"meal.s1"]+n10*matP[j,"school.s1"]*matP[j,"social.s1"]+n11*matP[j,"escort.s1"]*matP[j,"personal.b.s1"]+n12*matP[j,"escort.s1"]*matP[j,"shop.s1"]+n13*matP[j,"escort.s1"]*matP[j,"meal.s1"]+n14*matP[j,"escort.s1"]*matP[j,"social.s1"]+n15*matP[j,"personal.b.s1"]*matP[j,"shop.s1"]+n16*matP[j,"personal.b.s1"]*matP[j,"meal.s1"]+n17*matP[j,"personal.b.s1"]*matP[j,"social.s1"]+n18*matP[j,"shop.s1"]*matP[j,"meal.s1"]+n19*matP[j,"shop.s1"]*matP[j,"social.s1"]+
p1*matP[j,"work.t1"]*matP[j,"work.s1"]+p2*matP[j,"work.t1"]*matP[j,"school.s1"]+p3*matP[j,"work.t1"]*matP[j,"escort.s1"]+p4*matP[j,"work.t1"]*matP[j,"personal.b.s1"]+p5*matP[j,"work.t1"]*matP[j,"shop.s1"]+p6*matP[j,"work.t1"]*matP[j,"meal.s1"]+p7*matP[j,"school.t1"]*matP[j,"work.s1"]+p8*matP[j,"school.t1"]*matP[j,"school.s1"]+p9*matP[j,"school.t1"]*matP[j,"escort.s1"]+p10*matP[j,"school.t1"]*matP[j,"personal.b.s1"]+p11*matP[j,"school.t1"]*matP[j,"shop.s1"]+p12*matP[j,"school.t1"]*matP[j,"meal.s1"]+p13*matP[j,"escort.t1"]*matP[j,"escort.s1"]+p14*matP[j,"escort.t1"]*matP[j,"personal.b.s1"]+p15*matP[j,"escort.t1"]*matP[j,"shop.s1"]+p16*matP[j,"escort.t1"]*matP[j,"meal.s1"]+p17*matP[j,"personal.b.t1"]*matP[j,"escort.s1"]+p18*matP[j,"personal.b.t1"]*matP[j,"personal.b.s1"]+p19*matP[j,"personal.b.t1"]*matP[j,"shop.s1"]+p20*matP[j,"personal.b.t1"]*matP[j,"meal.s1"]+p21*matP[j,"shop.t1"]*matP[j,"escort.s1"]+p22*matP[j,"shop.t1"]*matP[j,"personal.b.s1"]+p23*matP[j,"shop.t1"]*matP[j,"shop.s1"]+p24*matP[j,"shop.t1"]*matP[j,"meal.s1"]+p25*matP[j,"meal.t1"]*matP[j,"escort.s1"]+p26*matP[j,"meal.t1"]*matP[j,"personal.b.s1"]+p27*matP[j,"meal.t1"]*matP[j,"shop.s1"]+p28*matP[j,"meal.t1"]*matP[j,"meal.s1"]+p29*matP[j,"social.t1"]*matP[j,"escort.s1"]+p30*matP[j,"social.t1"]*matP[j,"personal.b.s1"]+p31*matP[j,"social.t1"]*matP[j,"shop.s1"]+p32*matP[j,"social.t1"]*matP[j,"meal.s1"]
}
mnl_settings = list(
alternatives = setNames(1:J,names(V)),
avail= setNames(database[,32:155], names(V)),
choiceVar= Choice,
V= V
)

### Compute probabilities using MNL model
P[['model']] = apollo_mnl(mnl_settings, functionality)


### Prepare and return outputs of function
P = apollo_prepareProb(P, apollo_inputs, functionality)
return(P)
}

# ################################################################# #
#### MODEL ESTIMATION####
# ################################################################# #

model = apollo_estimate(apollo_beta, apollo_fixed, apollo_probabilities, apollo_inputs, estimate_settings=list(maxIterations=500))


# ################################################################# #
#### MODEL OUTPUTS ####
# ################################################################# #

# ----------------------------------------------------------------- #
#---- FORMATTED OUTPUT (TO SCREEN) ----
# ----------------------------------------------------------------- #

apollo_modelOutput(model)

# ----------------------------------------------------------------- #
#---- FORMATTED OUTPUT (TO FILE, using model name) ----
# ----------------------------------------------------------------- #

apollo_saveOutput(model)

and this is its output:

Model run using Apollo for R, version 0.0.9
www.ApolloChoiceModelling.com

Model name : model1
Model description : MNL model for pattern
Model run at : 2020-09-24 06:21:53
Estimation method : bfgs
Model diagnosis : successful convergence
Number of individuals : 24114
Number of observations : 24114

Number of cores used : 1
Model without mixing

LL(start) : -111487.8
LL(0) : -111407.8
LL(final) : -61007.43
Rho-square (0) : 0.4524
Adj.Rho-square (0) : 0.4507
AIC : 122398.9
BIC : 123952.2
Estimated parameters : 192
Time taken (hh:mm:ss) : 143:25:25.05
Iterations : 213

Estimates:
Estimate Std.err. t.ratio(0) Rob.std.err. Rob.t.ratio(0)
a2 -0.7559 Inf 0 NaN NaN
b2 -0.2158 Inf 0 NaN NaN
c2 0.0000 NA NA NA NA
d2 0.0000 NA NA NA NA
e2 0.1471 Inf 0 NaN NaN
f2 0.1187 Inf 0 NaN NaN
g2 0.0000 NA NA NA NA
b3 -1.1967 Inf 0 NaN NaN
b4 -0.8555 Inf 0 NaN NaN
b5 7.1334 Inf 0 NaN NaN
b6 8.4122 Inf 0 NaN NaN
b7 8.6713 Inf 0 NaN NaN
b8 24.6521 Inf 0 NaN NaN
b9 0.3207 Inf 0 NaN NaN
b10 -0.2168 Inf 0 NaN NaN
b11 0.0000 NA NA NA NA
b12 0.0000 NA NA NA NA
b13 0.0000 NA NA NA NA
b14 0.0000 NA NA NA NA
b15 0.0000 NA NA NA NA
b16 0.0000 NA NA NA NA
b17 -1.4780 Inf 0 NaN NaN
b18 0.0000 NA NA NA NA
b19 0.0000 NA NA NA NA
b20 0.0000 NA NA NA NA
b21 0.6046 Inf 0 NaN NaN
b22 -0.4686 Inf 0 NaN NaN
b23 -0.8371 Inf 0 NaN NaN
b24 0.0000 NA NA NA NA
h2 0.3028 Inf 0 NaN NaN
i2 0.0000 NA NA NA NA
k1 -0.0478 Inf 0 NaN NaN
n1 -0.1806 Inf 0 NaN NaN
p10 -0.5094 Inf 0 NaN NaN
a3 31.3791 Inf 0 NaN NaN
c3 -0.0476 Inf 0 NaN NaN
d3 0.2784 Inf 0 NaN NaN
e3 0.0933 Inf 0 NaN NaN
f3 0.0000 NA NA NA NA
g3 0.0000 NA NA NA NA
h3 0.1083 Inf 0 NaN NaN
i3 0.0000 NA NA NA NA
k2 -0.9922 Inf 0 NaN NaN
n2 -0.4785 Inf 0 NaN NaN
p11 -0.6365 Inf 0 NaN NaN
a4 17.6579 Inf 0 NaN NaN
c4 0.0000 NA NA NA NA
d4 0.4319 Inf 0 NaN NaN
e4 -0.2153 Inf 0 NaN NaN
f4 0.0000 NA NA NA NA
g4 0.0000 NA NA NA NA
h4 -0.2988 Inf 0 NaN NaN
i4 0.0252 Inf 0 NaN NaN
k3 -1.4633 Inf 0 NaN NaN
n3 -0.2345 Inf 0 NaN NaN
p12 -0.4392 Inf 0 NaN NaN
a5 -0.4361 Inf 0 NaN NaN
c5 0.0000 NA NA NA NA
d5 0.0000 NA NA NA NA
e5 0.0000 NA NA NA NA
f5 0.0000 NA NA NA NA
g5 0.0000 NA NA NA NA
h5 0.2328 Inf 0 NaN NaN
i5 0.0000 NA NA NA NA
k4 0.0000 NA NA NA NA
n4 -0.5366 Inf 0 NaN NaN
p13 -0.3026 Inf 0 NaN NaN
a6 -2.5720 Inf 0 NaN NaN
c6 0.0000 NA NA NA NA
d6 -0.3837 Inf 0 NaN NaN
e6 -0.4891 Inf 0 NaN NaN
f6 -0.0421 Inf 0 NaN NaN
g6 0.0000 NA NA NA NA
h6 0.0930 Inf 0 NaN NaN
i6 0.0318 Inf 0 NaN NaN
k5 -0.5759 Inf 0 NaN NaN
n5 -1.0465 Inf 0 NaN NaN
p14 -1.1219 Inf 0 NaN NaN
a7 -20.0000 NA NA NA NA
c7 0.0000 NA NA NA NA
d7 -0.1704 Inf 0 NaN NaN
e7 -0.0782 Inf 0 NaN NaN
f7 0.6925 Inf 0 NaN NaN
g7 0.8497 Inf 0 NaN NaN
h7 -0.2155 Inf 0 NaN NaN
i7 -0.6742 Inf 0 NaN NaN
k6 -0.7073 Inf 0 NaN NaN
n6 -0.4655 Inf 0 NaN NaN
p15 -0.8619 Inf 0 NaN NaN
a8 -20.0000 NA NA NA NA
c8 -0.0701 Inf 0 NaN NaN
d8 -0.4452 Inf 0 NaN NaN
e8 0.0000 NA NA NA NA
f8 0.4667 Inf 0 NaN NaN
g8 0.2721 Inf 0 NaN NaN
h8 0.0000 NA NA NA NA
i8 0.0000 NA NA NA NA
k7 0.0000 NA NA NA NA
n7 -0.5094 Inf 0 NaN NaN
p16 1.1470 Inf 0 NaN NaN
a9 -0.4221 Inf 0 NaN NaN
c9 -0.5066 Inf 0 NaN NaN
d9 0.0083 Inf 0 NaN NaN
e9 -0.1671 Inf 0 NaN NaN
f9 0.3810 Inf 0 NaN NaN
g9 -0.4768 Inf 0 NaN NaN
h9 0.0000 NA NA NA NA
i9 0.0000 NA NA NA NA
k8 0.0000 NA NA NA NA
n8 -0.6365 Inf 0 NaN NaN
p17 -1.5825 Inf 0 NaN NaN
a10 0.0323 Inf 0 NaN NaN
c10 -0.4256 Inf 0 NaN NaN
d10 0.0000 NA NA NA NA
e10 0.0000 NA NA NA NA
f10 0.2601 Inf 0 NaN NaN
g10 -0.1363 Inf 0 NaN NaN
h10 0.0000 NA NA NA NA
i10 0.0000 NA NA NA NA
m1 0.0000 NA NA NA NA
n9 -0.4391 Inf 0 NaN NaN
p18 -0.5487 Inf 0 NaN NaN
a11 0.0162 Inf 0 NaN NaN
c11 0.0000 NA NA NA NA
d11 -0.0544 Inf 0 NaN NaN
e11 0.0578 Inf 0 NaN NaN
f11 0.0000 NA NA NA NA
g11 -0.0279 Inf 0 NaN NaN
h11 0.0000 NA NA NA NA
i11 0.0000 NA NA NA NA
m2 0.4979 Inf 0 NaN NaN
n10 -1.1716 Inf 0 NaN NaN
p19 0.0586 Inf 0 NaN NaN
a12 0.0333 Inf 0 NaN NaN
c12 0.0000 NA NA NA NA
d12 0.1571 Inf 0 NaN NaN
e12 0.1360 Inf 0 NaN NaN
f12 0.3338 Inf 0 NaN NaN
g12 0.1875 Inf 0 NaN NaN
h12 0.0000 NA NA NA NA
i12 0.0000 NA NA NA NA
m3 -0.4023 Inf 0 NaN NaN
n11 -0.6002 Inf 0 NaN NaN
p20 -0.9031 Inf 0 NaN NaN
a13 0.0000 NA NA NA NA
c13 -1.3529 Inf 0 NaN NaN
d13 0.0674 Inf 0 NaN NaN
e13 0.1589 Inf 0 NaN NaN
f13 0.0000 NA NA NA NA
g13 0.1264 Inf 0 NaN NaN
h13 0.0000 NA NA NA NA
i13 0.0000 NA NA NA NA
m4 -0.1836 Inf 0 NaN NaN
n12 -0.0641 Inf 0 NaN NaN
p21 -0.8281 Inf 0 NaN NaN
a14 0.0000 NA NA NA NA
c14 -0.0978 Inf 0 NaN NaN
d14 0.0000 NA NA NA NA
e14 0.0000 NA NA NA NA
f14 0.0000 NA NA NA NA
g14 0.0000 NA NA NA NA
h14 0.0000 NA NA NA NA
i14 0.0000 NA NA NA NA
m5 0.5204 Inf 0 NaN NaN
n13 0.7158 Inf 0 NaN NaN
p22 -0.9979 Inf 0 NaN NaN
a15 0.0000 NA NA NA NA
c15 0.0000 NA NA NA NA
d15 0.0000 NA NA NA NA
e15 0.0000 NA NA NA NA
f15 0.2633 Inf 0 NaN NaN
g15 0.0000 NA NA NA NA
h15 0.0000 NA NA NA NA
i15 0.0000 NA NA NA NA
m6 0.5363 Inf 0 NaN NaN
n14 -1.0779 Inf 0 NaN NaN
p23 -0.3959 Inf 0 NaN NaN
a16 0.0092 Inf 0 NaN NaN
c16 0.0000 NA NA NA NA
d16 0.0000 NA NA NA NA
e16 0.2753 Inf 0 NaN NaN
f16 0.3306 Inf 0 NaN NaN
g16 0.0000 NA NA NA NA
h16 -0.2825 Inf 0 NaN NaN
i16 0.0000 NA NA NA NA
m7 0.6734 Inf 0 NaN NaN
n15 0.4019 Inf 0 NaN NaN
p24 -0.7011 Inf 0 NaN NaN
a17 -1.3403 Inf 0 NaN NaN
c17 1.5367 Inf 0 NaN NaN
d17 0.3335 Inf 0 NaN NaN
e17 0.0000 NA NA NA NA
f17 0.0000 NA NA NA NA
g17 0.0000 NA NA NA NA
h17 -0.7255 Inf 0 NaN NaN
i17 0.0000 NA NA NA NA
m8 0.5224 Inf 0 NaN NaN
n16 -0.0173 Inf 0 NaN NaN
p25 0.0000 NA NA NA NA
a18 0.0000 NA NA NA NA
[ reached getOption("max.print") -- omitted 100 rows ]

Overview of choices for MNL model component:
alt1 alt2 alt3 alt4 alt5 alt6 alt7 alt8 alt9
Times available 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00
Times chosen 3495.00 1117.00 12.00 10.00 2.00 1416.00 688.00 519.00 7.00
Percentage chosen overall 14.49 4.63 0.05 0.04 0.01 5.87 2.85 2.15 0.03
Percentage chosen when available 14.49 4.63 0.05 0.04 0.01 5.87 2.85 2.15 0.03
alt10 alt11 alt12 alt13 alt14 alt15 alt16 alt17 alt18
Times available 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00 24114.0 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00
Times chosen 9.00 8.00 7.00 2.00 700.0 127.00 206.00 4.00 3.00
Percentage chosen overall 0.04 0.03 0.03 0.01 2.9 0.53 0.85 0.02 0.01
Percentage chosen when available 0.04 0.03 0.03 0.01 2.9 0.53 0.85 0.02 0.01
alt19 alt20 alt21 alt22 alt23 alt24 alt25 alt26 alt27 alt28
Times available 24114.00 24114 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00
Times chosen 2.00 1 2.00 688.00 342.00 231.00 206.00 173.00 4.00 4.00
Percentage chosen overall 0.01 0 0.01 2.85 1.42 0.96 0.85 0.72 0.02 0.02
Percentage chosen when available 0.01 0 0.01 2.85 1.42 0.96 0.85 0.72 0.02 0.02
alt29 alt30 alt31 alt32 alt33 alt34 alt35 alt36 alt37 alt38
Times available 24114 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00
Times chosen 1 5.00 195.00 6.00 88.00 18.00 136.00 5.00 7.00 60.00
Percentage chosen overall 0 0.02 0.81 0.02 0.36 0.07 0.56 0.02 0.03 0.25
Percentage chosen when available 0 0.02 0.81 0.02 0.36 0.07 0.56 0.02 0.03 0.25
alt39 alt40 alt41 alt42 alt43 alt44 alt45 alt46 alt47 alt48
Times available 24114.00 24114.00 24114.00 24114.00 24114 24114.00 24114 24114.00 24114.00 23020.00
Times chosen 5.00 51.00 4.00 5.00 1 8.00 1 37.00 2.00 1978.00
Percentage chosen overall 0.02 0.21 0.02 0.02 0 0.03 0 0.15 0.01 8.20
Percentage chosen when available 0.02 0.21 0.02 0.02 0 0.03 0 0.15 0.01 8.59
alt49 alt50 alt51 alt52 alt53 alt54 alt55 alt56 alt57
Times available 22740.00 22740.00 22698.00 22699.00 22700.00 22699.00 22750.00 22731.00 22712.00
Times chosen 197.00 383.00 12.00 5.00 5.00 2.00 153.00 163.00 70.00
Percentage chosen overall 0.82 1.59 0.05 0.02 0.02 0.01 0.63 0.68 0.29
Percentage chosen when available 0.87 1.68 0.05 0.02 0.02 0.01 0.67 0.72 0.31
alt58 alt59 alt60 alt61 alt62 alt63 alt64 alt65 alt66 alt67
Times available 22708.00 22705.00 22699 22710.00 22702.00 22703.00 22700.00 22699.00 22708.00 22698.00
Times chosen 33.00 89.00 1 82.00 56.00 17.00 12.00 13.00 35.00 3.00
Percentage chosen overall 0.14 0.37 0 0.34 0.23 0.07 0.05 0.05 0.15 0.01
Percentage chosen when available 0.15 0.39 0 0.36 0.25 0.07 0.05 0.06 0.15 0.01
alt68 alt69 alt70 alt71 alt72 alt73 alt74 alt75 alt76 alt77
Times available 22705.00 22698.00 22698.00 22714.00 22698.00 22698 22698.00 22698.00 22702.00 22698
Times chosen 35.00 7.00 13.00 42.00 3.00 1 2.00 7.00 11.00 1
Percentage chosen overall 0.15 0.03 0.05 0.17 0.01 0 0.01 0.03 0.05 0
Percentage chosen when available 0.15 0.03 0.06 0.18 0.01 0 0.01 0.03 0.05 0
alt78 alt79 alt80 alt81 alt82 alt83 alt84 alt85 alt86 alt87
Times available 22698 22698.00 15030.00 15007.00 15010.00 15005.00 15005.00 15005.00 15005.00 15005.00
Times chosen 1 2.00 4302.00 460.00 491.00 15.00 4.00 6.00 2.00 2.00
Percentage chosen overall 0 0.01 17.84 1.91 2.04 0.06 0.02 0.02 0.01 0.01
Percentage chosen when available 0 0.01 28.62 3.07 3.27 0.10 0.03 0.04 0.01 0.01
alt88 alt89 alt90 alt91 alt92 alt93 alt94 alt95 alt96
Times available 15014.00 15011.00 15007.00 15011.00 15015.00 15005.00 15005.00 15005.00 15005.00
Times chosen 1624.00 632.00 352.00 194.00 208.00 13.00 8.00 2.00 4.00
Percentage chosen overall 6.73 2.62 1.46 0.80 0.86 0.05 0.03 0.01 0.02
Percentage chosen when available 10.82 4.21 2.35 1.29 1.39 0.09 0.05 0.01 0.03
alt97 alt98 alt99 alt100 alt101 alt102 alt103 alt104 alt105
Times available 15009.00 15008.00 15005.00 15007.00 15008.00 15005.00 15005.00 15005.00 15010.00
Times chosen 328.00 152.00 67.00 38.00 30.00 5.00 1.00 2.00 315.00
Percentage chosen overall 1.36 0.63 0.28 0.16 0.12 0.02 0.00 0.01 1.31
Percentage chosen when available 2.19 1.01 0.45 0.25 0.20 0.03 0.01 0.01 2.10
alt106 alt107 alt108 alt109 alt110 alt111 alt112 alt113 alt114
Times available 15005.00 15010.00 15006.00 15005.00 15006.00 15005.00 15005.00 15005.00 15007.00
Times chosen 79.00 140.00 79.00 1.00 127.00 165.00 7.00 9.00 17.00
Percentage chosen overall 0.33 0.58 0.33 0.00 0.53 0.68 0.03 0.04 0.07
Percentage chosen when available 0.53 0.93 0.53 0.01 0.85 1.10 0.05 0.06 0.11
alt115 alt116 alt117 alt118 alt119 alt120 alt121 alt122 alt123
Times available 15005.00 15005.00 15005.00 15005.00 15005.00 15005.00 15005.00 15005.00 15005.00
Times chosen 58.00 15.00 67.00 11.00 1.00 14.00 1.00 6.00 1.00
Percentage chosen overall 0.24 0.06 0.28 0.05 0.00 0.06 0.00 0.02 0.00
Percentage chosen when available 0.39 0.10 0.45 0.07 0.01 0.09 0.01 0.04 0.01
alt124
Times available 15005.00
Times chosen 5.00
Percentage chosen overall 0.02
Percentage chosen when available 0.03


Classical covariance matrix:
a2 b2 e2 f2 b3 b4 b5 b6 b7 b8 b9 b10 b17 b21 b22 b23 h2 k1 n1 p10 a3 c3 d3 e3 h3 k2 n2 p11 a4
a2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
b2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
e2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
f2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
b3 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
d4 e4 h4 i4 k3 n3 p12 a5 h5 n4 p13 a6 d6 e6 f6 h6 i6 k5 n5 p14 d7 e7 f7 g7 h7 i7 k6 n6 p15
a2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
b2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
e2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
f2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
b3 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
c8 d8 f8 g8 n7 p16 a9 c9 d9 e9 f9 g9 n8 p17 a10 c10 f10 g10 n9 p18 a11 d11 e11 g11 m2 n10 p19 a12 d12
a2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
b2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
e2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
f2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
b3 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
e12 f12 g12 m3 n11 p20 c13 d13 e13 g13 m4 n12 p21 c14 m5 n13 p22 f15 m6 n14 p23 a16 e16 f16 h16 m7 n15 p24 a17
a2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
b2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
e2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
f2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
b3 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
c17 d17 h17 m8 n16 c18 d18 f18 g18 h18 m9 n17 p26 c19 e19 h19 m10 n18 p27 c20 d20 f20 g20 h20 m11 n19 p28 c21 d21
a2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
b2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
e2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
f2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
b3 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
e21 h21 m12 p1 p29 c22 d22 e22 m13 p30 c23 d23 e23 g23 h23 p3 p31 a24 g24 h24 i24 m15 p4 p32 m16 p5 m17 p6 m18
a2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
b2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
e2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
f2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
b3 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
m19 p8 m20 p9 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14
a2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
b2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
e2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
f2 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
b3 Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf Inf
[ reached getOption("max.print") -- omitted 187 rows ]

Robust covariance matrix:
a2 b2 e2 f2 b3 b4 b5 b6 b7 b8 b9 b10 b17 b21 b22 b23 h2 k1 n1 p10 a3 c3 d3 e3 h3 k2 n2 p11 a4
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
d4 e4 h4 i4 k3 n3 p12 a5 h5 n4 p13 a6 d6 e6 f6 h6 i6 k5 n5 p14 d7 e7 f7 g7 h7 i7 k6 n6 p15
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
c8 d8 f8 g8 n7 p16 a9 c9 d9 e9 f9 g9 n8 p17 a10 c10 f10 g10 n9 p18 a11 d11 e11 g11 m2 n10 p19 a12 d12
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e12 f12 g12 m3 n11 p20 c13 d13 e13 g13 m4 n12 p21 c14 m5 n13 p22 f15 m6 n14 p23 a16 e16 f16 h16 m7 n15 p24 a17
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
c17 d17 h17 m8 n16 c18 d18 f18 g18 h18 m9 n17 p26 c19 e19 h19 m10 n18 p27 c20 d20 f20 g20 h20 m11 n19 p28 c21 d21
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e21 h21 m12 p1 p29 c22 d22 e22 m13 p30 c23 d23 e23 g23 h23 p3 p31 a24 g24 h24 i24 m15 p4 p32 m16 p5 m17 p6 m18
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
m19 p8 m20 p9 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
[ reached getOption("max.print") -- omitted 187 rows ]

Classical correlation matrix:
a2 b2 e2 f2 b3 b4 b5 b6 b7 b8 b9 b10 b17 b21 b22 b23 h2 k1 n1 p10 a3 c3 d3 e3 h3 k2 n2 p11 a4
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
d4 e4 h4 i4 k3 n3 p12 a5 h5 n4 p13 a6 d6 e6 f6 h6 i6 k5 n5 p14 d7 e7 f7 g7 h7 i7 k6 n6 p15
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
c8 d8 f8 g8 n7 p16 a9 c9 d9 e9 f9 g9 n8 p17 a10 c10 f10 g10 n9 p18 a11 d11 e11 g11 m2 n10 p19 a12 d12
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e12 f12 g12 m3 n11 p20 c13 d13 e13 g13 m4 n12 p21 c14 m5 n13 p22 f15 m6 n14 p23 a16 e16 f16 h16 m7 n15 p24 a17
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
c17 d17 h17 m8 n16 c18 d18 f18 g18 h18 m9 n17 p26 c19 e19 h19 m10 n18 p27 c20 d20 f20 g20 h20 m11 n19 p28 c21 d21
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e21 h21 m12 p1 p29 c22 d22 e22 m13 p30 c23 d23 e23 g23 h23 p3 p31 a24 g24 h24 i24 m15 p4 p32 m16 p5 m17 p6 m18
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
m19 p8 m20 p9 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
[ reached getOption("max.print") -- omitted 187 rows ]

Robust correlation matrix:
a2 b2 e2 f2 b3 b4 b5 b6 b7 b8 b9 b10 b17 b21 b22 b23 h2 k1 n1 p10 a3 c3 d3 e3 h3 k2 n2 p11 a4
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
d4 e4 h4 i4 k3 n3 p12 a5 h5 n4 p13 a6 d6 e6 f6 h6 i6 k5 n5 p14 d7 e7 f7 g7 h7 i7 k6 n6 p15
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
c8 d8 f8 g8 n7 p16 a9 c9 d9 e9 f9 g9 n8 p17 a10 c10 f10 g10 n9 p18 a11 d11 e11 g11 m2 n10 p19 a12 d12
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e12 f12 g12 m3 n11 p20 c13 d13 e13 g13 m4 n12 p21 c14 m5 n13 p22 f15 m6 n14 p23 a16 e16 f16 h16 m7 n15 p24 a17
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
c17 d17 h17 m8 n16 c18 d18 f18 g18 h18 m9 n17 p26 c19 e19 h19 m10 n18 p27 c20 d20 f20 g20 h20 m11 n19 p28 c21 d21
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e21 h21 m12 p1 p29 c22 d22 e22 m13 p30 c23 d23 e23 g23 h23 p3 p31 a24 g24 h24 i24 m15 p4 p32 m16 p5 m17 p6 m18
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
m19 p8 m20 p9 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14
a2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
e2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
f2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
[ reached getOption("max.print") -- omitted 187 rows ]

20 worst outliers in terms of lowest average per choice prediction:
ID Avg prob per choice
212935303 6.364673e-12
221910703 4.278268e-11
212861905 1.354601e-10
212445003 1.435987e-10
216501601 8.327012e-06
219306401 1.552174e-05
216149701 1.992092e-05
211332301 2.463955e-05
210381702 2.824724e-05
225976401 3.833822e-05
211173202 5.393485e-05
227103704 5.400372e-05
216521401 5.541696e-05
216220802 5.746282e-05
210867803 5.874006e-05
214881701 5.973492e-05
211373102 6.183917e-05
223735702 6.499329e-05
226181302 6.554013e-05
224300002 6.588425e-05



Thank you,

Houria
stephanehess
Site Admin
Posts: 974
Joined: 24 Apr 2020, 16:29

Re: NA & Inf in results

Post by stephanehess »

Hi

it is difficult to diagnose the problem just by looking at the output and without knowing your data. You most likely have an identification problem in your model. You have a huge number of parameters, and you should check whether some of them are tending towards -inf or +inf, implying that e.g. some alternatives are always or never chosen, or whether some parameters simply stay at zero.

Best wishes

Stephane
--------------------------------
Stephane Hess
www.stephanehess.me.uk
Post Reply